一种适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法技术

一种适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法，属于图像处理技术领域，特别涉及穿墙雷达成像技术。对于穿墙雷达回波形成的图像，首先采用二维低通滤波器抑制图像中的高频噪点；然后采用多个合理设置的检测门限，分别对目标图像进行二值化检测；随后搜索检测后图像中的连通域作为可能的目标区域，并按照目标从属关系将不同门限下的连通域分类；最后，对不同目标对应连通域的出现次数排列，选取其中较大次数对应连通域，将连通域中所有像素单元位置的统计平均值作为目标定位坐标。本发明专利技术能够在穿墙低信杂噪比的目标图像中，稳健提取包含临近目标和弱小目标在内的多个目标的准确位置坐标，实现了基于穿墙雷达成像的目标精确定位。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于图像处理
，涉及雷达成像技术，特别涉及穿墙雷达成像处理技术。
技术介绍
穿墙雷达成像技术的研究主要包括建筑布局成像和隐蔽目标成像两个方面，分别用来形成建筑布局全景图像和隐蔽目标图像。建筑布局全景图像包含了建筑物全部墙体的图像，能够作为参照物确定隐蔽目标在建筑物内的相对位置。隐蔽目标图像主要用以确定目标位置、类型与状态，其中，最基本功能是确定目标位置，因此，隐蔽目标成像的基本问题是如何从目标图像中提取目标的位置信息。针对目标位置提取的基本问题，国内外研究机构提出了诸多解决方法。美国麻省理工学院通过对目标图像进行固定门限检测，提取目标图像中较大的像素区域进行显示，粗略判断目标位置；美国陆军研究实验室同样首先采用固定门限检测，然后将检测后的目标图像像素区域的中心位置作为提取的目标位置。对于上述基于固定门限检测的两种方法，在多个目标情况下难以较好地提取目标位置，门限设置太高，容易造成弱小目标的丢失，而门限设置太低，无法区分临近目标，同时杂波噪声产生虚假目标。意大利SELEX科研机构通过提取目标图像中最大像素值对应像素单元的位置作为目标位置，该方法只能提取单个目标位置，无法实现多个目标位置提取，实用性较差。在对复杂建筑物中多个隐蔽目标实现穿墙成像时，不同目标与穿墙雷达隔离墙体的不同，会造成目标图像强度存在明显差距，同时，墙体穿透衰减以及封闭建筑空间多径杂波，会降低目标图像的信杂噪比，因此，现有方法难以有效地提取多个目标的位置信息。在这种情况下，如何实现在图像中有效提取多个目标的位置信息具有重要的理论价值和应用价值。
技术实现思路
本专利技术提供，首先，采用二维低通滤波器对穿墙雷达成像所形成的原始图像进行带通滤波处理，以抑制原始图像中的高频噪点；然后，采用多个合理设置的检测门限，分别对去噪处理后的图像进行检测；随后，搜索检测后图像中的连通域作为可能的目标区域，并按照目标从属关系将不同门限下的连通域进行分类；最后，对不同目标对应连通域的出现次数排列，选取其中较大次数对应连通域的位置坐标作为目标定位坐标。相比于现有基于固定门限的目标位置提取方法，本专利技术能够在穿墙低信噪比的目标图像中，稳健提取包含临近目标和弱小目标在内的多个目标的位置坐标。本专利技术技术方案如下:—种适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法，处理流程如附图说明图1所示，包括以下步骤:步骤1:图像去噪。设穿墙雷达隐蔽目标成像形成的原始图像为I (X，Y)，采用二维低通滤波器抑制图像I(X，Y)中的高频噪点，减少后续处理产生的虚假目标；去噪后进行归一化处理，得到去噪并归一化后的图像If(X，Y)。具体步骤包括:步骤1-1:将直角坐标系下的原始图像Ι(Χ，Y)转换到极坐标系中，表示为图像I (R, W)；步骤1-2:对图像I(R，W)分别沿距离向r和方位向ω进行FFT(快速傅里叶变换)处理，形成图像I (R，W)的空间频谱；步骤1-3:采用一个二维低通滤波器对步骤1-2所得图像I(R，W)的空间频谱进行二维低通滤波，保留通带内的频谱成分。所述二维低通滤波器在距离向的截止频率为权利要求1.，包括以下步骤: 步骤1:图像去噪； 设穿墙雷达隐蔽目标成像形成的原始图像为I (X，Y)，采用二维低通滤波器抑制图像I(X,Y)中的高频噪点，减少后续处理产生的虚假目标；去噪后进行归一化处理，得到去噪并归一化后的图像If (X，Y)； 步骤2:多门限检测； 设置L个不同的像素值作为检测门限，分别对去噪并归一化后的图像If(X，Y)进行二值化处理，得到L幅二值化图像D1K Y)，1=1，2，...，L ;其中所述L个检测门限为β !=Bl^+1, 1=1，2，...，L，且 0.707 彡 a〈l，β β noise, β noise 为图像 If (X，Y)的噪声基底，所述噪声基底βη。^为图像If (X，Y)的平均像素值；所述二值化处理过程中，第I幅图像D1(Xj)中像素点(x，y)的像素值D1(Xj),采用下式进行赋值:2.根据权利要求1所述的适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法，其特征在于，所述步骤I具体步骤包括: 步骤1-1:将直角坐标系下的原始图像Ι(Χ，Y)转换到极坐标系中，表示为图像I (R, W)；步骤1-2:对图像I (R，W)分别沿距离向r和方位向ω进行FFT处理，形成图像I (R，W)的空间频谱； 步骤1-3:采用一个二维低通滤波器对步骤1-2所得图像I(R，W)的空间频谱进行二维低通滤波，保留通带内的频谱成分；所述二维低通滤波器在距离向的截止频率为 4 = Y，方位向的截止频率为/ =+，其中Ar为穿墙雷达在距离向r上的理论分辨 率，为穿墙雷达在距离向r上的计算分辨率，Λω为穿墙雷达在方位向ω上的理论分辨率，Λω'为穿墙雷达在方位向ω上的计算分辨率。所述二维低通滤波器的通带为= 1所描述的椭圆内部； 步骤1-4:对步骤1-3低通滤波后的空间频谱进行IFFT处理，形成去噪后的图像If (R, W)； 步骤1-5:将步骤1-4所得去噪后的目标图像If(R，W)转换回直角坐标系中，并完成归一化处理，得到去噪并归一化后的图像If (X，Y)。3.根据权利要求1所述的适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法，其特征在于，Q值的确定需要综合考虑探测环境和探测设备所能获得的实际分辨率，一般根据经验值设定，取值范围为10 20。全文摘要，属于图像处理
，特别涉及穿墙雷达成像技术。对于穿墙雷达回波形成的图像，首先采用二维低通滤波器抑制图像中的高频噪点；然后采用多个合理设置的检测门限，分别对目标图像进行二值化检测；随后搜索检测后图像中的连通域作为可能的目标区域，并按照目标从属关系将不同门限下的连通域分类；最后，对不同目标对应连通域的出现次数排列，选取其中较大次数对应连通域，将连通域中所有像素单元位置的统计平均值作为目标定位坐标。本专利技术能够在穿墙低信杂噪比的目标图像中，稳健提取包含临近目标和弱小目标在内的多个目标的准确位置坐标，实现了基于穿墙雷达成像的目标精确定位。文档编号G01S7/41GK103197302SQ20131011169公开日2013年7月10日 申请日期2013年4月2日 优先权日2013年4月2日专利技术者孔令讲, 贾勇, 刘剑刚, 杨晓波 申请人:电子科技大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种适用于穿墙雷达成像的目标位置提取方法，包括以下步骤：步骤1：图像去噪；设穿墙雷达隐蔽目标成像形成的原始图像为I(X,Y)，采用二维低通滤波器抑制图像I(X,Y)中的高频噪点，减少后续处理产生的虚假目标；去噪后进行归一化处理，得到去噪并归一化后的图像If(X,Y)；步骤2：多门限检测；设置L个不同的像素值作为检测门限，分别对去噪并归一化后的图像If(X,Y)进行二值化处理，得到L幅二值化图像Dl(X,Y),l=1,2,…,L；其中所述L个检测门限为βl=aL?l+1,l=1,2,…,L，且0.707≤aβnoise，βnoise为图像If(X,Y)的噪声基底，所述噪声基底βnoise为图像If(X,Y)的平均像素值；所述二值化处理过程中，第l幅图像Dl(X,Y)中像素点(x,y)的像素值Dl(x,y)，采用下式进行赋值：步骤3：连通域识别；对步骤2所得的L幅二值化图像Dl(X,Y),l=1,2,…,L，首先采用八邻域连通规则进行连通处理，找到每幅二值化图像Dl(X,Y)中属于不同目标的所有连通域；然后对L幅二值化图像Dl(X,Y),l=1,2,…,L中找到的所有连通域进行分类处理，以确定不同图像中隶属于同一目标的多个连通域；步骤4：目标位置提取；设经过连通域识别处理后，共形成隶属于M个目标的M组连通域，按每组连通域数目进行降序排列后，表达为[C1(N1),C2(N2),…,CM(NM)]，N1≥N2≥…≥NM；选取[C1(N1),C2(N2),…,CM(NM)]中前Q组连通域[C1(N1),C2(N2),…,CQ(NQ)]用以提取Q个目标的位置；对于第q个目标的一组连通域Cq(Nq),1≤q≤Q，共包含Nq个连通域，每个连通域包含不同数目的像素单元，则该目标位置由Nq个连通域位置的统计平均值决定，而每个连通域的位置由所包含像素单元位置的平均值决定，因此，第q个目标的位置可计算为：x^q=1ANqΣiANqxiy^q=1ANqΣiANqyi其中，ANq为Nq个连通域包含的所有像素单元的数目，xi为像素单元横坐标，yi为像素单元纵坐标；对于Q个目标对应的Q组连通域，分别按照式上式计算可得Q个目标的位置，作为该目标位置提取方法的输出结果。FDA00003000412500011.jpg,FDA00003000412500025.jpg,FDA00003000412500026.jpg...

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孔令讲，贾勇，刘剑刚，杨晓波，
申请(专利权)人：电子科技大学，
类型：发明
国别省市：